第七届工业互联网大赛评审体系全面升级

在智能制造进入加速发展的新阶段，数据正成为驱动产业智能化的核心引擎。高质量的工业数据集，不仅是算法训练的“燃料”，更是推动模型优化、技术创新和应用落地的关键要素。

在这样的背景下，第七届工业互联网大赛首次将“工业数据集”置于重要位置，对评审体系进行全面升级——从过去单纯评方案，转向“评方案+看数据价值”；从关注项目成果，转向关注数据能力与创新潜力。这一转变，标志着大赛迈入以数据驱动为核心的新阶段，也意味着工业互联网创新的评价标准，正在从“展示成果”走向“验证数据实力”，从“应用落地”走向“智能进化”。

以数据价值为核心，重塑智能制造创新评估逻辑

本届大赛以“联物·集数·赋能”为主题，首次将数据集作为独立的核心评审指标，确立了以数据驱动创新的评审逻辑。相较于往届侧重方案设计与应用展示，本届评审更加注重数据的可用性、可扩展性、创新性与行业价值，鼓励参赛团队通过高质量数据提升模型能力与智能化水平，让“工业数据”真正成为工业创新的核心驱动力。

评审体系的升级，不仅是评价方式的更新，更是产业逻辑的转变。通过“以数为核”，大赛希望推动企业在数据采集、治理、建模、应用等环节全面提升数字化能力，真正让数据流动起来、价值显现出来。

构建“工业互联网大赛2.0”：以数据为底座的全新评价体系

新一届评审体系在原有框架基础上，形成了覆盖“数据获取与治理、数据模型、数据赋能”三个维度的立体化结构，构建了“工业互联网大赛2.0”评价体系。

“数据应用”成为最具代表性的核心指标之一。评审将重点考察参赛团队在数据获取与治理环节的创新能力，关注其是否在数据采集、融合与处理方面采用了新技术、新方法或新思维，从而显著提升数据规模与质量；关注是否将多源异构数据高效整合，并在数据清洗、特征提取、标注优化等环节展现出专业化和智能化水平。同时，评审也关注团队对数据的业务理解，是否能将数据字段与具体的工业流程、设备状态或生产环节精准关联，使数据真正服务于产业场景。

在数据模型方面，聚焦团队如何将数据转化为可落地的智能模型与业务价值。模型设计需体现科学性与适配性，既要具备算法创新与方法融合的突破，又要在工业场景中展现出足够的稳定性与可解释性。能够实现模型与业务问题的深度匹配，通过智能算法驱动生产优化、质量提升或能耗降低的项目，将成为大赛关注的焦点。

数据赋能则是评审体系中的关键一环。大赛鼓励参赛团队超越单一场景，将数据能力扩展至研发、制造、运维等全业务链条，通过跨场景、跨系统的数据复用实现创新驱动与降本增效。重点关注团队如何将数据转化为核心生产力，是否能以数据为基础构建通用知识库和模型库，推动产品快速迭代、模式创新和产业决策升级，让“数据可用”真正演变为“数据创造价值”的典范。

数据引领创新：以赛促产、以评促用、以用促新

此次评审体系的革新，不仅仅意味着评分标准的调整，更体现了工业互联网大赛推动产业数字化转型的使命担当。大赛评审不再停留在“谁的方案更完整”，而是聚焦“谁的数据更有价值”。数据的采集深度、治理能力、模型训练效果与产业落地程度，都成为决定项目竞争力的关键指标。

优秀项目和高质量工业数据集将被纳入大赛“产业数据资源库”，为后续的供需对接、标准制定、模型训练与生态复用提供基础支撑。通过大赛平台，这些优质数据资源将被转化为行业共享资产，推动形成“以赛促产、以评促用、以用促新”的良性循环。

大赛组委会表示，本届评审体系的升级，旨在引导更多企业将目光从“应用层创新”转向“数据底座创新”，让工业互联网的价值从“万物互联”走向“数据智能”。未来，大赛将继续发挥桥梁作用，通过更科学的评价机制、更开放的数据生态，推动产业智能化进程，助力中国制造向更高质量、更高效率、更高智能化迈进。